Mit dem exponentiellen Wachstum von Datenmengen in Bereichen wie Forschung, Softwaretests, Data Science, Advanced Analytics und künstlicher Intelligenz wächst auch die Angriffsfläche für Datenschutzverletzungen. Unternehmen verarbeiten heute Milliarden von Datensätzen, umfangreiche Log- und Eventdaten sowie riesige Archive unstrukturierter Dokumente. Klassische Datenschutzmaßnahmen, manuelle Redaktionsprozesse oder punktuelle Maskierungslösungen sind für diese Anforderungen weder skalierbar noch betrieblich beherrschbar. Datenschutz in Big-Data-Umgebungen ist daher primär eine technische Skalierungs- und Integrationsfrage.
IRI DarkShield wurde genau für diesen Kontext entwickelt und stellt eine hochperformante Redaktions- und Data-Masking-Engine für große, heterogene Datenlandschaften dar. Der Fokus liegt auf der automatisierten, reproduzierbaren und regelbasierten Entfernung bzw. Maskierung sensibler Inhalte aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten – unabhängig von Format, Quelle oder Speicherort.
Technische Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten!
Im Kern kombiniert DarkShield mehrere Erkennungstechnologien, um eine hohe Trefferquote bei gleichzeitig geringer False-Positive-Rate zu erzielen. Dazu zählen:
1. regelbasiertes Pattern Matching und reguläre Ausdrücke
2. konfigurierbare Wörterbücher und Referenzlisten
3. NLP-Methoden zur kontextsensitiven Identifikation personenbezogener Daten
4. Machine-Learning-gestützte Verfahren zur Erkennung komplexer oder variabler Datenmuster
Diese Technologien ermöglichen die Identifikation sensibler Inhalte wie PII, PHI, Finanzdaten oder proprietärer Informationen selbst in großen, unstrukturierten Text- und Dokumentbeständen. Die Erkennung ist dabei unabhängig von Sprache, Datenquelle oder Dateityp konzipiert und lässt sich organisationsspezifisch erweitern.
Skalierbare Verarbeitung und Performance: DarkShield ist für hohe Datenvolumina und parallele Verarbeitung ausgelegt. Durch optimierte Scan-Engines, Multi-Threading und horizontale Skalierung über mehrere Rechenknoten hinweg lassen sich auch sehr große Datenbestände effizient verarbeiten. Die Architektur unterstützt Load-Balancing-Szenarien über REST- und Java-APIs und kann in verteilten Umgebungen wie Hadoop- oder Cloud-Infrastrukturen betrieben werden.
Diese technische Skalierbarkeit ist entscheidend, um Datenschutzmaßnahmen nicht zum Engpass in ETL-, Archivierungs- oder Analyseprozessen werden zu lassen. Gleichzeitig bleibt die Verarbeitung deterministisch und reproduzierbar – ein zentraler Aspekt für Audits und regulatorische Nachweise.
Breite Format- und Quellenunterstützung: Ein wesentliches technisches Merkmal von DarkShield ist die umfassende Unterstützung unterschiedlichster Datenformate. Dazu gehören relationale und dateibasierte Strukturen ebenso wie moderne Big-Data-Formate und klassische Office-Dokumente, unter anderem:
1. strukturierte und semi-strukturierte Formate wie Parquet, JSON, XML, CSV, EDI
2. unstrukturierte Inhalte wie PDFs, Word- und Excel-Dokumente, Logdateien
3. Bild- und Scanformate (z. B. TIFF, gescannte PDFs) mittels OCR
Die Verarbeitung kann dabei über lokale Dateisysteme, Cloud-Storage (z. B. S3, Azure), Hadoop-Umgebungen oder hybride Architekturen hinweg erfolgen.
Regelbasierte Maskierung und Redaktionslogik!
DarkShield erlaubt eine fein granulare Steuerung der Maskierungs- und Redaktionslogik. Organisationen können definieren:
1. welche Datentypen zu redigieren sind
2. wie Maskierung erfolgt (z. B. Ersetzung, Tokenisierung, Schwärzung)
3. ob Daten irreversibel oder kontextwahrend verarbeitet werden
4. wie unterschiedliche Regelwerke je nach Zielsystem, Zweck oder Benutzergruppe angewendet werden
Diese Regelwerke sind versionierbar, wiederverwendbar und lassen sich konsistent über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg ausrollen.
Automatisierung, Orchestrierung und Integration!
Für den produktiven Einsatz bietet DarkShield umfangreiche Automatisierungs- und Integrationsmöglichkeiten. Über den integrierten Scheduler im IRI Workbench oder CLI- und API-Schnittstellen kann die Redaktion als fester Bestandteil von:
1. ETL- und ELT-Pipelines
2. Backup- und Archivierungsprozessen
2. DevOps- und CI/CD-Workflows
3. Data-Science- und KI-Trainingspipelines
eingebunden werden. Dadurch wird Datenschutz zu einem kontinuierlichen, technisch kontrollierten Prozess statt zu einer einmaligen manuellen Maßnahme.
Compliance, Auditierbarkeit und Governance: Neben Performance und Skalierung adressiert DarkShield explizit Governance- und Compliance-Anforderungen. Audit-Trails, regelbasierte Verarbeitung und reproduzierbare Ergebnisse unterstützen die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie DSGVO, HIPAA, CCPA und weiteren internationalen Regelwerken. Gleichzeitig bleibt die Nutzbarkeit der Daten für Analyse-, Test- und KI-Zwecke erhalten.
Strategische Bedeutung: In Summe positioniert sich IRI DarkShield nicht als isoliertes Redaktionswerkzeug, sondern als technische Plattform für skalierbaren Datenschutz in datengetriebenen Organisationen. Durch die Kombination aus leistungsfähiger Erkennung, hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit, breiter Formatunterstützung, Automatisierung und tiefer Integration in bestehende Datenarchitekturen ermöglicht DarkShield eine sichere, compliance-konforme Nutzung großer Datenmengen – selbst in komplexen Big-Data-, Analytics- und KI-Szenarien.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
IRI DarkShield wurde genau für diesen Kontext entwickelt und stellt eine hochperformante Redaktions- und Data-Masking-Engine für große, heterogene Datenlandschaften dar. Der Fokus liegt auf der automatisierten, reproduzierbaren und regelbasierten Entfernung bzw. Maskierung sensibler Inhalte aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten – unabhängig von Format, Quelle oder Speicherort.
Technische Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten!
Im Kern kombiniert DarkShield mehrere Erkennungstechnologien, um eine hohe Trefferquote bei gleichzeitig geringer False-Positive-Rate zu erzielen. Dazu zählen:
1. regelbasiertes Pattern Matching und reguläre Ausdrücke
2. konfigurierbare Wörterbücher und Referenzlisten
3. NLP-Methoden zur kontextsensitiven Identifikation personenbezogener Daten
4. Machine-Learning-gestützte Verfahren zur Erkennung komplexer oder variabler Datenmuster
Diese Technologien ermöglichen die Identifikation sensibler Inhalte wie PII, PHI, Finanzdaten oder proprietärer Informationen selbst in großen, unstrukturierten Text- und Dokumentbeständen. Die Erkennung ist dabei unabhängig von Sprache, Datenquelle oder Dateityp konzipiert und lässt sich organisationsspezifisch erweitern.
Skalierbare Verarbeitung und Performance: DarkShield ist für hohe Datenvolumina und parallele Verarbeitung ausgelegt. Durch optimierte Scan-Engines, Multi-Threading und horizontale Skalierung über mehrere Rechenknoten hinweg lassen sich auch sehr große Datenbestände effizient verarbeiten. Die Architektur unterstützt Load-Balancing-Szenarien über REST- und Java-APIs und kann in verteilten Umgebungen wie Hadoop- oder Cloud-Infrastrukturen betrieben werden.
Diese technische Skalierbarkeit ist entscheidend, um Datenschutzmaßnahmen nicht zum Engpass in ETL-, Archivierungs- oder Analyseprozessen werden zu lassen. Gleichzeitig bleibt die Verarbeitung deterministisch und reproduzierbar – ein zentraler Aspekt für Audits und regulatorische Nachweise.
Breite Format- und Quellenunterstützung: Ein wesentliches technisches Merkmal von DarkShield ist die umfassende Unterstützung unterschiedlichster Datenformate. Dazu gehören relationale und dateibasierte Strukturen ebenso wie moderne Big-Data-Formate und klassische Office-Dokumente, unter anderem:
1. strukturierte und semi-strukturierte Formate wie Parquet, JSON, XML, CSV, EDI
2. unstrukturierte Inhalte wie PDFs, Word- und Excel-Dokumente, Logdateien
3. Bild- und Scanformate (z. B. TIFF, gescannte PDFs) mittels OCR
Die Verarbeitung kann dabei über lokale Dateisysteme, Cloud-Storage (z. B. S3, Azure), Hadoop-Umgebungen oder hybride Architekturen hinweg erfolgen.
Regelbasierte Maskierung und Redaktionslogik!
DarkShield erlaubt eine fein granulare Steuerung der Maskierungs- und Redaktionslogik. Organisationen können definieren:
1. welche Datentypen zu redigieren sind
2. wie Maskierung erfolgt (z. B. Ersetzung, Tokenisierung, Schwärzung)
3. ob Daten irreversibel oder kontextwahrend verarbeitet werden
4. wie unterschiedliche Regelwerke je nach Zielsystem, Zweck oder Benutzergruppe angewendet werden
Diese Regelwerke sind versionierbar, wiederverwendbar und lassen sich konsistent über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg ausrollen.
Automatisierung, Orchestrierung und Integration!
Für den produktiven Einsatz bietet DarkShield umfangreiche Automatisierungs- und Integrationsmöglichkeiten. Über den integrierten Scheduler im IRI Workbench oder CLI- und API-Schnittstellen kann die Redaktion als fester Bestandteil von:
1. ETL- und ELT-Pipelines
2. Backup- und Archivierungsprozessen
2. DevOps- und CI/CD-Workflows
3. Data-Science- und KI-Trainingspipelines
eingebunden werden. Dadurch wird Datenschutz zu einem kontinuierlichen, technisch kontrollierten Prozess statt zu einer einmaligen manuellen Maßnahme.
Compliance, Auditierbarkeit und Governance: Neben Performance und Skalierung adressiert DarkShield explizit Governance- und Compliance-Anforderungen. Audit-Trails, regelbasierte Verarbeitung und reproduzierbare Ergebnisse unterstützen die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie DSGVO, HIPAA, CCPA und weiteren internationalen Regelwerken. Gleichzeitig bleibt die Nutzbarkeit der Daten für Analyse-, Test- und KI-Zwecke erhalten.
Strategische Bedeutung: In Summe positioniert sich IRI DarkShield nicht als isoliertes Redaktionswerkzeug, sondern als technische Plattform für skalierbaren Datenschutz in datengetriebenen Organisationen. Durch die Kombination aus leistungsfähiger Erkennung, hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit, breiter Formatunterstützung, Automatisierung und tiefer Integration in bestehende Datenarchitekturen ermöglicht DarkShield eine sichere, compliance-konforme Nutzung großer Datenmengen – selbst in komplexen Big-Data-, Analytics- und KI-Szenarien.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
